InSAR相位时序处理方法、电子设备及存储介质

本发明涉及图像处理，具体而言，涉及一种insar相位时序处理方法、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、差分干涉测量短基线集时序分析技术(small baseline subset-interferometric synthetic aperture radar，sbas-insar)是一种时间序列合成孔径雷达差分干涉测量(dinsar)技术，该技术是将获得的所有合成孔径雷达(syntheticaperture radar，sar)图像分成若干个集合。在每个子集内可利用最小二乘(leastsquares，ls)法来获得地表形变的时间序列，但是在单个集合内的时间采样率不够。目前，可以借助奇异值分解法将多个短基线子集联合起来求解，得到未知参数的最小二乘最小范数解。但是，奇异值分解法是基于广义逆求解的一种方式，在形变模型存在复共线性问题时广义逆求解稳定性较差，因此当所有干涉对序列属于不同集合时，采用奇异值分解法求解sbas线性形变模型在实际应用中很难实现高精度的广义逆求解来保证形变监测结果的精度和可靠性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种insar相位时序处理方法、电子设备及存储介质，能够改善在利用sar图像进行形变监测时存在精度和可靠性不足的问题。

2、为实现上述技术目的，本申请采用的技术方案如下：

3、第一方面，本申请实施例提供了一种insar相位时序处理方法，所述方法包括：

4、获取配准好的n+1幅sar图像，其中，所述n+1幅sar图像中的每幅图像存在至少一幅可干涉的sar图像，n为大于1的整数；

5、从所述n+1幅sar图像中选取目标干涉对，每个所述目标干涉对包括两幅可干涉且基线值小于等于预设基线阈值的sar图像；

6、基于所述目标干涉对，形成基线子集，其中，每个所述基线子集包括可接连干涉的多幅sar图像；

7、对每个所述基线子集中的每个目标干涉对进行差分干涉处理，得到差分干涉图；

8、根据预设的解缠算子对从所述差分干涉图选取的高相干像元进行相位解缠处理，得到解缠结果，所述解缠结果包括所述高相干像元解缠后的干涉相位；

9、对所述解缠结果进行滤波，得到滤波后的解缠结果；

10、基于所述滤波后的解缠结果，建立所述目标干涉对中两幅sar图像的形变模型；

11、通过岭回归算法，对所述形变模型进行数据反演，得到所述目标干涉对中两幅sar图像的形变结果。

12、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在获取配准好的n+1幅sar图像之前，所述方法还包括：

13、根据时间序列依次获得n+1幅待配准sar图像；

14、从所述n+1幅待配准sar图像中选取任一图像作为主图像，其他图像为辅图像，其中，所述其他图像为所述n+1幅待配准sar图像中除去所述主图像之外的图像；

15、对所述主图像和所述辅图像进行图像配准，得到n+1幅配准好的sar图像。

16、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，对每个所述基线子集中的每个目标干涉对进行差分干涉处理，得到差分干涉图，包括：

17、从所述基线子集中选择任一个目标干涉对作为当前干涉对；

18、对所述当前干涉对中的图像进行复共轭相乘，得到原始干涉图；

19、对所述原始干涉图进行平滑滤波，得到滤波后的原始干涉图；

20、基于dem模拟的相位或从另一目标干涉对获取的地形相位，对所述滤波后的原始干涉图进行差分处理，得到所述当前干涉对的所述差分干涉图，其中，所述另一目标干涉对为从所述基线子集中选择的除去所述当前干涉对之外的干涉对；

21、遍历所有所述基线子集中的每个目标干涉以作为新的当前干涉对，并重复步骤对所述当前干涉对中的图像进行复共轭相乘，得到原始干涉图，至步骤基于dem模拟的相位或从另一目标干涉对获取的地形相位，对所述滤波后的原始干涉图进行差分处理，以得到每个目标干涉对的差分干涉图。

22、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述形变模型为：

23、bv＝δφ

24、其中，b指大小为m*n的矩阵，b矩阵的每行对应目标干涉对中的两幅图像之间的时间跨度，b矩阵的每一列对应时间相邻的两个sar图像的同一像元点的时间间隔；v指待求解的形变相位速率；δφ指所述差分干涉图中的所述高相干像元解缠后的干涉相位。

25、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，通过岭回归算法，对所述形变模型进行数据反演，得到所述目标干涉对中两幅sar图像的形变结果，包括：

26、通过岭回归算法，对所述形变模型进行数据反演，得到所述形变相位速率的岭估计，表示为：

27、

28、其中，k指岭参数；i指单位矩阵；

29、基于所述目标干涉对的相干点，通过l曲线法确定所述岭参数，并根据所述岭估计的计算公式确定所述目标干涉对的所述形变相位速率；

30、根据所述目标干涉对中两幅sar图像的时间间隔和所述形变相位速率，确定所述目标干涉对中两幅sar图像的形变量，并标记发生形变的图区的坐标，以作为所述形变结果。

31、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：

32、当所述形变结果中的形变量超过预设阈值时，发出告警提示。

33、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述基线值包括时间基线值和/或空间垂直基线值。

34、第二方面，本申请还提供一种电子设备，所述电子设备包括相互耦合的处理器及存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行上述的方法。

35、第三方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的方法。

36、采用上述技术方案的发明，具有如下优点：

37、在本申请提供的技术方案中，从n+1幅配准好的sar图像中选取目标干涉对，以作为insar数据；后续基于滤波后的解缠结果，建立目标干涉对中两幅sar图像的形变模型；通过岭回归算法，对形变模型进行数据反演，得到目标干涉对中两幅sar图像的形变结果。由于在insar数据处理中，观测值(如干涉相位)中不仅有扰动噪声，还有相位解缠错误带来的观测值影响，而岭回归算法对数据中的噪声和异常值不敏感，可以提高模型的稳定性和鲁棒性，因此，有利于提高形变监测的精度和可靠性。

技术特征：

1.一种insar相位时序处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取配准好的n+1幅sar图像之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对每个所述基线子集中的每个目标干涉对进行差分干涉处理，得到差分干涉图，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形变模型为：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过岭回归算法，对所述形变模型进行数据反演，得到所述目标干涉对中两幅sar图像的形变结果，包括：

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述基线值包括时间基线值和/或空间垂直基线值。

8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括相互耦合的处理器及存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种InSAR相位时序处理方法、电子设备及存储介质。方法包括：从N+1幅准好的SAR图像中选取目标干涉对，每个目标干涉对包括两幅可干涉且基线值小于等于预设基线阈值的SAR图像；基于目标干涉对，形成基线子集；对每个基线子集中的每个目标干涉对进行差分干涉处理，得到差分干涉图；根据预设的解缠算子对从差分干涉图选取的高相干像元进行相位解缠处理，得到解缠结果；对解缠结果进行滤波；基于滤波后的解缠结果，建立目标干涉对中两幅SAR图像的形变模型；通过岭回归算法，对形变模型进行数据反演，得到目标干涉对中两幅SAR图像的形变结果。如此，有利于提高模型的稳定性和鲁棒性，以及提高形变监测的精度和可靠性。

技术研发人员：穆景涵,张奎,刘书君,龚发明,成子林,成彦达,肖尧禹
受保护的技术使用者：重庆大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13